Coursera MOOC

数据结构是计算机科学中重要的课程，涵盖了数组、链表、栈、队列、树、图以及排序和查找算法等多个核心主题。大连理工大学（DLUT）为广大在线学习者设计了针对985工程大学生的数据结构慕课（MOOC）版本，提供了深入理解和实践应用的学习资源。总结了课程中的关键内容，包括数据结构的基本概念和常见应用场景，帮助学习者提高解决问题的能力。

Coursera提供的Scala课程包含详细讲解视频和完整学习资料，可以帮助学习者全面掌握Scala编程语言。

数据分析中的大数据算法可以分类、聚类、预测和关联规则分析，发现数据规律和关联关系，挖掘潜在价值，提高分析效率和准确性，为决策提供支持。

本大数据学习教程为MOOC课程，涵盖视频、软件、代码和文档，全面支持学习需求，仅供学术使用，如需进一步了解，请购买正版。

这份资源提供了 Coursera 练习题 5 的答案，并附带详细注释，帮助您理解解题思路和代码实现。

Big data technology has become a hot research topic in the field of education, focusing on analyzing large amounts of educational data collected to improve teaching methods and enhance education quality. Among educational big data, learning analytics is particularly important, as it helps teachers u

此资源涵盖了斯坦福大学Andrew Ng在Coursera平台上教授的机器学习课程，需要约60小时的学习时间投入。课程通过实践教学介绍了机器学习的基础知识，包括线性回归、逻辑回归、神经网络和支持向量机等常见的有监督学习算法。此外，还涵盖了偏差和方差、L2正则化、误差指标以及学习/验证曲线等概念。课程还包括无监督学习算法如k均值聚类和降维技术。最后，课程介绍了推荐系统和大规模机器学习的相关内容。

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

本存储库包含Andrew Ng课程中若干练习的Python实现。课程要求学习者使用Octave/MATLAB实现算法如线性回归和逻辑回归，而其他作业则基于课程提供的代码。我将大部分代码改为了现有的Python实现，如Scikit-learn。目前包括线性回归、逻辑回归、多类分类与神经网络、神经网络学习、正则化线性回归与偏差方差、支持向量机、K均值聚类和主成分分析、异常检测与推荐系统等。

Coursera上提供的Matlab编程作业代码片段，仅供学习参考。这些资源帮助学生理解编程概念和解决问题的方法。用户可以通过这些示例代码来提升他们的编程技能。